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Thèse de doctorat Université Paris XII. Steven MARTIN. Maîtrise de la dimension temporelle de la qualité de service dans les réseaux. Directrice de thèse : Co-encadrement :. Pascale MINET Laurent GEORGE. PLAN DE LA PRESENTATION. Thèse de doctorat Université Paris XII. - PowerPoint PPT Presentation
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1
Maîtrise de la dimension temporellede la qualité de service dans les réseaux
Thèse de doctoratUniversité Paris XII
Steven MARTIN
Directrice de thèse :
Co-encadrement :
Pascale MINETLaurent GEORGE
1
PLAN DE LA PRESENTATIONPLAN DE LA PRESENTATION
Sujet et problématique
Modèles considérés
Cas monoprocesseur
Cas distribué
Exemple d’application : DiffServ/MPLS
Conclusion et perspectives
1
Maîtrise de la dimension temporellede la qualité de service dans les réseaux
Thèse de doctoratUniversité Paris XII
Steven MARTIN
Directrice de thèse :
Co-encadrement :
Pascale MINETLaurent GEORGE
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
PLAN DE LA PRESENTATIONPLAN DE LA PRESENTATION
Sujet et problématique
Modèles considérés
Cas monoprocesseur
Cas distribué
Exemple d’application : DiffServ/MPLS
Conclusion et perspectives
1
1
Applications temps-réel- téléphonie sur IP
- vidéo à la demande
- contrôle/commande de processus industriels
- jeux interactifs distribués
- délai de bout-en-bout < 250 ms
- variation du délai de bout-en-bout < 50 ms
Exemple : téléphonie
L’évolution rapide des débits n’est pas une solution- surdimensionnement coûteux
- surplus de bande passante rapidement utilisé
- aucune assurance pour les applications temps-réel
INTRODUCTIONINTRODUCTION
2
Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
PLAN DE LA PRESENTATIONPLAN DE LA PRESENTATION
Sujet et problématique
Modèles considérés
Cas monoprocesseur
Cas distribué
Exemple d’application : DiffServ/MPLS
Conclusion et perspectives
1
Présentation
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
DIFFERENCIATION DE SERVICES / ASSURANCE DE PERFORMANCESDIFFERENCIATION DE SERVICES / ASSURANCE DE PERFORMANCES
Applications temps-réel- téléphonie sur IP
- vidéo à la demande
- contrôle/commande de processus industriels
- jeux interactifs distribués
- délai de bout-en-bout < 250 ms
- variation du délai de bout-en-bout < 50 ms
Exemple : téléphonie
L’évolution rapide des débits n’est pas une solution- surdimensionnement coûteux
- surplus de bande passante rapidement utilisé
- aucune assurance pour les applications temps-réel
INTRODUCTIONINTRODUCTION
2
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
DIFFERENCIATION DE SERVICES / ASSURANCE DE PERFORMANCESDIFFERENCIATION DE SERVICES / ASSURANCE DE PERFORMANCES
Applications temps-réel- téléphonie sur IP
- vidéo à la demande
- contrôle/commande de processus industriels
- jeux interactifs distribués
- délai de bout-en-bout < 250 ms
- variation du délai de bout-en-bout < 50 ms
Exemple : téléphonie
L’évolution rapide des débits n’est pas une solution- surdimensionnement coûteux
- surplus de bande passante rapidement utilisé
- aucune assurance pour les applications temps-réel
INTRODUCTIONINTRODUCTION
2
PROBLEMATIQUEPROBLEMATIQUE
Flux : séquence de paquets ayant des caractéristiques communes.
3
- son temps de réponse de bout-en-bout,
- sa gigue de bout-en-bout.
Fournir à chacun des flux des garanties déterministes sur :
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
PROBLEMATIQUEPROBLEMATIQUE
3
Flux : séquence de paquets ayant des caractéristiques communes.
- son temps de réponse de bout-en-bout,
- sa gigue de bout-en-bout.
Fournir à chacun des flux des garanties déterministes sur : Le temps de réponse de bout-en-bout d’un paquet comprend :
- un délai fixe ;
- un délai variable.
1
Le temps de réponse de bout-en-bout d’un paquet comprend :
- un délai fixe ;
- un délai variable.
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
PROBLEMATIQUEPROBLEMATIQUE
3
processeurprocesseur
14
Réseau fiable.
Liens supposés FIFO (First In First Out).
Lmin ≤ délais réseau ≤ Lmax.
MODELE DE RESEAUMODELE DE RESEAU
Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
PROBLEMATIQUEPROBLEMATIQUE
3
Présentation Modèles
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
4
Réseau fiable.
Liens supposés FIFO (First In First Out).
Lmin ≤ délais réseau ≤ Lmax.
MODELE DE RESEAUMODELE DE RESEAU
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
4
Réseau fiable.
Liens supposés FIFO (First In First Out).
Lmin ≤ délais réseau ≤ Lmax.
MODELE DE RESEAUMODELE DE RESEAUMODELE DE FLUXMODELE DE FLUX
5
Soit τ = {τ1, τ2, … , τn} l’ensemble des n flux sporadiques.
Ti
instant de génération
instant deprise en compte
Ji Ci1
t + Di
tCi
h
Ciq
Chaque flux τi est caractérisé par : Ti , Cih , Ji , Di
m11
hh
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MODELE DE FLUXMODELE DE FLUX
5
Soit τ = {τ1, τ2, … , τn} l’ensemble des n flux sporadiques.
Ti
instant de génération
instant deprise en compte
Ji Ci1
t + Di
tCi
h
Ciq
Chaque flux τi est caractérisé par : Ti , Cih , Ji , Di
m11
hh
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MODELE DE FLUXMODELE DE FLUX
5
Soit τ = {τ1, τ2, … , τn} l’ensemble des n flux sporadiques.
Ti
instant de génération
instant deprise en compte
Ji Ci1
t + Di
tCi
h
Ciq
Chaque flux τi est caractérisé par : Ti , Cih , Ji , Di
m11
hh
6
MODELE DMODELE D '' ORDONNANCEMENTORDONNANCEMENT
Chaque flux spécifie deux paramètres de QoS :
1) un degré d’importance (critère principal d’ordonnancement)associé à une priorité fixe.
Les paquets sont ordonnancés selon leurs priorités fixes (ordonnancement FP non-préemptif).Les paquets sont ordonnancés selon leurs priorités fixes (ordonnancement FP non-préemptif).
2) un paramètre temporelpermettant d’attribuer une priorité dynamique à chaque paquet.
Les paquets de même priorité fixe sont ordonnancés selon leurs priorités dynamiques (ordonnancement DP).
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
6
MODELE DMODELE D '' ORDONNANCEMENTORDONNANCEMENT
Chaque flux spécifie deux paramètres de QoS :
1) un degré d’importance (critère principal d’ordonnancement)associé à une priorité fixe.
Les paquets sont ordonnancés selon leurs priorités fixes (ordonnancement FP non-préemptif).Les paquets sont ordonnancés selon leurs priorités fixes (ordonnancement FP non-préemptif).
2) un paramètre temporelpermettant d’attribuer une priorité dynamique à chaque paquet.
Les paquets de même priorité fixe sont ordonnancés selon leurs priorités dynamiques (ordonnancement DP).
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MODELE DMODELE D '' ORDONNANCEMENTORDONNANCEMENT
6
Chaque flux spécifie deux paramètres de QoS :
1) un degré d’importance (critère principal d’ordonnancement)associé à une priorité fixe.
Les paquets sont ordonnancés selon leurs priorités fixes (ordonnancement FP non-préemptif).Les paquets sont ordonnancés selon leurs priorités fixes (ordonnancement FP non-préemptif).
2) un paramètre temporelpermettant d’attribuer une priorité dynamique à chaque paquet.
Les paquets de même priorité fixe sont ordonnancés selon leurs priorités dynamiques (ordonnancement DP).
7
τ i : Pi
Pi1(t)11
Pi2(t)22
33 Pi3(t)
44 Pi4(t)
A chaque flux τi est assignée une priorité fixe : Pi.
ORDONNANCEMENT FP/DP
A tout paquet de τi sont assignées des priorités dynamiques : Pi
h(t).
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
7
MODELE DMODELE D '' ORDONNANCEMENTORDONNANCEMENT
τ i : Pi
11
22
33
44
Pi1(t)
Pi2(t)
Pi3(t)
Pi4(t)
A chaque flux τi est assignée une priorité fixe : Pi.
ORDONNANCEMENT FP/DP
A tout paquet de τi sont assignées des priorités dynamiques : Pi
h(t).
A chaque flux τi est assignée une priorité fixe : Pi.
ORDONNANCEMENT FP/DP*
A tout paquet de τi est assignée une priorité dynamique : Pi(t).
Pi (t)
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MODELE DMODELE D '' ORDONNANCEMENTORDONNANCEMENT
7
τ i : Pi
11
22
33
44
A chaque flux τi est assignée une priorité fixe : Pi.
ORDONNANCEMENT FP/DP
A tout paquet de τi sont assignées des priorités dynamiques : Pi
h(t).
A chaque flux τi est assignée une priorité fixe : Pi.
ORDONNANCEMENT FP/DP*
A tout paquet de τi est assignée une priorité dynamique : Pi(t).
Pi (t)
8
m
t + Di
tm’
t’
t’ + Dj
Exemples d’ordonnancement FP/DP* : FP/FIFO* et FP/EDF*
?11
hh
(τi) (τj)
m ou m’
18
MODELE DMODELE D '' ORDONNANCEMENTORDONNANCEMENT
m
t + Di
tm’
t’
t’ + Dj
Exemples d’ordonnancement FP/DP* : FP/FIFO* et FP/EDF*
?11
hh
(τi) (τj)
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
m ou m’
1
ETAT DE LETAT DE L '' ARTART
Tous les flux visitent un seul et même noeud. - Flux : tâche,
- Paquet : instance de tâche.
tPaquet moins prioritaire
9
m
Calcul du temps de réponse pire cas : - Approche “préemptif non-préemptif” (Tindell, Migge)
- Approche “instant de démarrage au plus tard” (Tindell, George)
8
MODELE DMODELE D '' ORDONNANCEMENTORDONNANCEMENT
m
t + Di
tm’
t’
t’ + Dj
Exemples d’ordonnancement FP/DP* : FP/FIFO* et FP/EDF*
?11
hh
(τi) (τj)
m ou m’
Cas distribué Applications ConclusionModèlesPrésentation Monoprocesseur
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
ETAT DE LETAT DE L '' ARTART
Tous les flux visitent un seul et même noeud. - Flux : tâche,
- Paquet : instance de tâche.
tPaquet moins prioritaire
9
m
Wi(t)
de traitement du paquet m
Début Fin
Calcul du temps de réponse pire cas : - Approche “préemptif non-préemptif” (Tindell, Migge)
- Approche “instant de démarrage au plus tard” (Tindell, George)
Ci
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
tPaquet moins prioritaire
m
Wi(t)
RESULTATS AVEC FP/DPRESULTATS AVEC FP/DP
1max;0max
)(),(min1
)(1)(
)(
)(
,
jtsplpj
ii
i
jtspj j
jijij
hpj j
jii
CCT
Jt
CT
JtGtWC
T
JtWtW
ii
ii
10
Ci
ETAT DE LETAT DE L '' ARTART
Tous les flux visitent un seul et même noeud. - Flux : tâche,
- Paquet : instance de tâche.
tPaquet moins prioritaire
9
m
Wi(t)
Calcul du temps de réponse pire cas : - Approche “préemptif non-préemptif” (Tindell, Migge)
- Approche “instant de démarrage au plus tard” (Tindell, George)
Ci
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
RESULTATS AVEC FP/DPRESULTATS AVEC FP/DP
10
1max;0max
)(),(min1
)(1)(
)(
)(
,
jtsplpj
ii
i
jtspj j
jijij
hpj j
jii
CCT
Jt
CT
JtGtWC
T
JtWtW
ii
ii
-Ji Bi(ti0)
tCtWR iiSt
ii
)(max
tPaquet moins prioritaire
m
Wi(t)
Ci
Gj,i(t) = - Jl + kl·Tl
t
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLESEXEMPLES
11
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Flux 1 Flux 2 Flux 3 Flux 4 Flux 5
FP/EDF
FP/FIFO
FP
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
Flux 5
Pi Ci Ti Di
1 4 20 26
1 4 20 28
1 4 20 30
2 4 20 20
3 8 40 15
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLESEXEMPLES
11
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Flux 1 Flux 2 Flux 3 Flux 4 Flux 5
FP/EDF
FP/FIFO
FP
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
Flux 5
Pi Ci Ti Di
1 4 20 26
1 4 20 28
1 4 20 30
2 4 20 20
3 8 40 15
12
Sous certaines hypothèses, FP/EDF domine FP/FIFO.
Région d’ordonnançabilitéRégion d’ordonnançabilitéavec FP/FIFOavec FP/FIFO
Améliorations obtenuesAméliorations obtenuesavec FP/EDFavec FP/EDF
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLESEXEMPLES
12
Sous certaines hypothèses, FP/EDF domine FP/FIFO.
Région d’ordonnançabilitéRégion d’ordonnançabilitéavec FP/FIFOavec FP/FIFO
Améliorations obtenuesAméliorations obtenuesavec FP/EDFavec FP/EDF
1
EXEMPLESEXEMPLES
12
Sous certaines hypothèses, FP/EDF domine FP/FIFO.
Région d’ordonnançabilitéRégion d’ordonnançabilitéavec FP/FIFOavec FP/FIFO
Améliorations obtenuesAméliorations obtenuesavec FP/EDFavec FP/EDF
Présentation Modèles Applications ConclusionMonoprocesseur Cas distribué
ETAT DE LETAT DE L '' ARTART
13
Deux techniques différentes pour la détermination du temps de réponse pire cas de bout-en-bout :
- Approche holistique (Tindell & Clark)
- Network calculus (le Boudec & Thiran)
Analyse pire cas basée sur une approche par trajectoire.
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
ETAT DE LETAT DE L '' ARTART
13
Deux techniques différentes pour la détermination du temps de réponse pire cas de bout-en-bout :
- Approche holistique (Tindell & Clark)
- Network calculus (le Boudec & Thiran)
Analyse pire cas basée sur une approche par trajectoire.
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
ETAT DE LETAT DE L '' ARTART
13
Deux techniques différentes pour la détermination du temps de réponse pire cas de bout-en-bout :
- Approche holistique (Tindell & Clark)
- Network calculus (le Boudec & Thiran)
Analyse pire cas basée sur une approche par trajectoire.
MEME LIGNE DE DIFFUSIONMEME LIGNE DE DIFFUSION
14
11
q-1q-1
m
m
m
t
Wiq(t)
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MEME LIGNE DE DIFFUSIONMEME LIGNE DE DIFFUSION
14
11
q-1q-1
m
m
m
t
f(q) m
f(q-1) f(q)
f(1) f(2)
0
Wiq(t)
maxq
iqi
q
h
hf
hfg
hg
qi LqtCCtW
1)()( ,1
1
)1(
)()(
1
f(q)
f(q-1) f(q)
f(2)
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MEME LIGNE DE DIFFUSIONMEME LIGNE DE DIFFUSION
14
11
q-1q-1
t
f(q)
f(q-1) f(q)
f(2)
0
maxq
iqi
q
h
hf
hfg
hg
qi LqtCCtW
1)()( ,1
1
)1(
)()(
f(1)
m
f(1) m
slow
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
maxq
iqi
q
h
hf
hfg
hg
qi LqtCCtW
1)()( ,1
1
)1(
)()(
MEME LIGNE DE DIFFUSIONMEME LIGNE DE DIFFUSION
f(q)
f(q-1) f(q)
f(2)
14
11
q-1q-1
t
f(q)
f(q-1) f(q)
f(2)
0
f(1) m
slow
15
max
1)(
1)(
)(
,min
min
11max;0max
max1
)(,)(min1
)(1)(
q
j
q
j
LqC
CCCT
Jt
CT
JtGStW
CT
JStWtW
q
h
hj
tsplpj
q
slowhh
qi
hj
itsplpj
slowi
i
i
slowj
tspj j
jijqi
slowj
hpj j
jqiq
i
ii
ii
i
i
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MEME LIGNE DE DIFFUSIONMEME LIGNE DE DIFFUSION
15
max
1)(
1)(
)(
,min
min
11max;0max
max1
)(,)(min1
)(1)(
q
j
q
j
LqC
CCCT
Jt
CT
JtGStW
CT
JStWtW
q
h
hj
tsplpj
q
slowhh
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slowi
i
i
slowj
tspj j
jijqi
slowj
hpj j
jqiq
i
ii
ii
i
i
tCtWR qi
qi
Sti
i
)(max
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
max
1)(
1)(
)(
,min
min
11max;0max
max1
)(,)(min1
)(1)(
q
j
q
j
LqC
CCCT
Jt
CT
JtGStW
CT
JStWtW
q
h
hj
tsplpj
q
slowhh
qi
hj
itsplpj
slowi
i
i
slowj
tspj j
jijqi
slowj
hpj j
jqiq
i
ii
ii
i
i
MEME LIGNE DE DIFFUSIONMEME LIGNE DE DIFFUSION
15
tCtWR qi
qi
Sti
i
)(max
EXEMPLE : FP/EDF*EXEMPLE : FP/EDF*
16
0
25
50
75
100
125
150
175
200
1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
Pi Ti Di
1 30 50
1 30 47
2 30 44
3 30 39
Approche holistique Approche par trajectoire Valeurs exactes
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLE : FP/EDF*EXEMPLE : FP/EDF*
16
0
25
50
75
100
125
150
175
200
1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
Pi Ti Di
1 30 50
1 30 47
2 30 44
3 30 39
Approche holistique Approche par trajectoire Valeurs exactes
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLE : FP/EDF*EXEMPLE : FP/EDF*
16
0
25
50
75
100
125
150
175
200
1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
Pi Ti Di
1 30 50
1 30 47
2 30 44
3 30 39
Approche holistique Approche par trajectoire Valeurs exactes
Flux 1
Flux 2
Flux 3
Flux 4
CAS GENERAL DISTRIBUECAS GENERAL DISTRIBUE
17
τi
τj
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
CAS GENERAL DISTRIBUECAS GENERAL DISTRIBUE
17
firstj lastj
τi
τj
slowj
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
CAS GENERAL DISTRIBUECAS GENERAL DISTRIBUE
17
firstj lastj
τi
τj
slowj
max
1)(
1)(
)(
max,min
maxmin
11max;0max
max1
)()(,)(min1
)()(1)(
LqC
CCCT
Jt
CT
JStMtGStW
CT
JStMStWtW
q
h
hj
tsplpj
q
slowhh
qi
hj
itsplpj
slowi
i
i
slowj
tspj j
jfirstiij
lasti
slowj
hpj j
jfirsti
lastiq
i
ii
ii
j
i
jfirst
j
jjlast
j
j
j
i
jfirst
j
jjlast
j
j
18
tCtWR qi
qi
Sti
i
)(max
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
CAS GENERAL DISTRIBUECAS GENERAL DISTRIBUE
18
max
1)(
1)(
)(
max,min
maxmin
11max;0max
max1
)()(,)(min1
)()(1)(
LqC
CCCT
Jt
CT
JStMtGStW
CT
JStMStWtW
q
h
hj
tsplpj
q
slowhh
qi
hj
itsplpj
slowi
i
i
slowj
tspj j
jfirstiij
lasti
slowj
hpj j
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lastiq
i
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ii
j
i
jfirst
j
jjlast
j
j
j
i
jfirst
j
jjlast
j
j
tCtWR qi
qi
Sti
i
)(max
1
MISE EN OEUVRE DES RESULTATSMISE EN OEUVRE DES RESULTATS
19
DiffServDiffServ
Présentation Modèles ConclusionMonoprocesseur
CAS GENERAL DISTRIBUECAS GENERAL DISTRIBUE
18
max
1)(
1)(
)(
max,min
maxmin
11max;0max
max1
)()(,)(min1
)()(1)(
LqC
CCCT
Jt
CT
JStMtGStW
CT
JStMStWtW
q
h
hj
tsplpj
q
slowhh
qi
hj
itsplpj
slowi
i
i
slowj
tspj j
jfirstiij
lasti
slowj
hpj j
jfirsti
lastiq
i
ii
ii
j
i
jfirst
j
jjlast
j
j
j
i
jfirst
j
jjlast
j
j
tCtWR qi
qi
Sti
i
)(max
Cas distribué Applications
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MISE EN OEUVRE DES RESULTATSMISE EN OEUVRE DES RESULTATS
19
FP
EF
AF
Best-effort
DP*
DiffServDiffServMPLSMPLS
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MISE EN OEUVRE DES RESULTATSMISE EN OEUVRE DES RESULTATS
19
DiffServDiffServMPLSMPLS
Label(20 bits)
TTL(8 bits)
Exp(3 bits)
Stack(1 bit)
priorité fixelabel / priorité dynamique
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
MISE EN OEUVRE DES RESULTATSMISE EN OEUVRE DES RESULTATS
19
DiffServDiffServMPLSMPLS
Label(20 bits)
TTL(8 bits)
Exp(3 bits)
Stack(1 bit)
priorité fixelabel / priorité dynamique
EXEMPLE DEXEMPLE D '' APPLICATIONAPPLICATION
20
Classe EF : faibles délais et faibles taux de pertes.
Aucune garantie quantitative !
- le Boudec : faible taux d’utilisation
- Gerla : garanties non déterministes
Mise en place d’un contrôle d’admission
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLE DEXEMPLE D '' APPLICATIONAPPLICATION
20
Classe EF : faibles délais et faibles taux de pertes.
Aucune garantie quantitative !
- le Boudec : faible taux d’utilisation
- Gerla : garanties non déterministes
Mise en place d’un contrôle d’admission
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLE DEXEMPLE D '' APPLICATIONAPPLICATION
20
Classe EF : faibles délais et faibles taux de pertes.
Aucune garantie quantitative !
- le Boudec : faible taux d’utilisation
- Gerla : garanties non déterministes
Mise en place d’un contrôle d’admission
21
Rejetoui
Les contraintes du nouveau fluxseront-elles satisfaites ?
non
Rejetnon
Acceptation
oui
Le nouveau flux peut-il compromettre les garanties données
aux flux déjà acceptés ?
Contrôle d’admission
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLE DEXEMPLE D '' APPLICATIONAPPLICATION
21
Rejetoui
Les contraintes du nouveau fluxseront-elles satisfaites ?
non
Rejetnon
Acceptation
oui
Le nouveau flux peut-il compromettre les garanties données
aux flux déjà acceptés ?
Contrôle d’admission
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLE DEXEMPLE D '' APPLICATIONAPPLICATION
21
Rejetoui
Les contraintes du nouveau fluxseront-elles satisfaites ?
non
Rejetnon
Acceptation
oui
Le nouveau flux peut-il compromettre les garanties données
aux flux déjà acceptés ?
Contrôle d’admission
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
EXEMPLE DEXEMPLE D '' APPLICATIONAPPLICATION
22
DiffServDiffServMPLSMPLS
τi
Flux EF
(Di)di
1 di2 di
3 di4
Quatre conditions à vérifier par le contrôle d’admission :
- Condition de charge locale
- Condition de charge distribuée
- Condition sur les durées de séjour
- Condition sur les temps de réponse de bout-en-bout
1
EXEMPLE DEXEMPLE D '' APPLICATIONAPPLICATION
22
DiffServDiffServMPLSMPLS
τi
Flux EF
(Di)di
1 di2 di
3 di4
Quatre conditions à vérifier par le contrôle d’admission :
- Condition de charge locale
- Condition de charge distribuée
- Condition sur les durées de séjour
- Condition sur les temps de réponse de bout-en-bout
CONCLUSIONCONCLUSION
23
Applications à fortes contraintes temporelles- Degré d’importance (priorité fixe)
- Paramètre temporel (priorité dynamique)
Etablissement de bornes mathématiquement calculables- Temps de réponse de bout-en-bout
- Gigue de bout-en-bout
Ordonnancement FP/DP* (FP/FIFO* et FP/EDF*)- Contexte monoprocesseur
- Ligne de diffusion
- Cas général distribué
Mise en œuvre des résultats établis- Architecture DiffServ/MPLS
- Contrôle d’admission pour la classe EF
Présentation Modèles Cas distribuéMonoprocesseur Applications Conclusion
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
CONCLUSIONCONCLUSION
23
Applications à fortes contraintes temporelles- Degré d’importance (priorité fixe)
- Paramètre temporel (priorité dynamique)
Etablissement de bornes mathématiquement calculables- Temps de réponse de bout-en-bout
- Gigue de bout-en-bout
Ordonnancement FP/DP* (FP/FIFO* et FP/EDF*)- Contexte monoprocesseur
- Ligne de diffusion
- Cas général distribué
Mise en œuvre des résultats établis- Architecture DiffServ/MPLS
- Contrôle d’admission pour la classe EF
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
CONCLUSIONCONCLUSION
23
Applications à fortes contraintes temporelles- Degré d’importance (priorité fixe)
- Paramètre temporel (priorité dynamique)
Etablissement de bornes mathématiquement calculables- Temps de réponse de bout-en-bout
- Gigue de bout-en-bout
Ordonnancement FP/DP* (FP/FIFO* et FP/EDF*)- Contexte monoprocesseur
- Ligne de diffusion
- Cas général distribué
Mise en œuvre des résultats établis- Architecture DiffServ/MPLS
- Contrôle d’admission pour la classe EF
PERSPECTIVESPERSPECTIVES
24
Ordonnancement- Précision de la borne / Complexité de calcul
- FP/FIFO* vs. FP/EDF*
Garanties proposées- Garanties probabilistes
- Garanties de type (m,k)-firm
- Cas général distribué
Network calculus- Intégration des résultats dans l’approche Network Calculus
- FP/DP* vs. FP/DP
- Caractérisation des scénarios pire cas
1
Présentation Modèles Cas distribué Applications ConclusionMonoprocesseur
PERSPECTIVESPERSPECTIVES
24
Ordonnancement- Précision de la borne / Complexité de calcul
- FP/FIFO* vs. FP/EDF*
Garanties proposées- Garanties probabilistes
- Garanties de type (m,k)-firm
- Cas général distribué
Network calculus- Intégration des résultats dans l’approche Network Calculus
- FP/DP* vs. FP/DP
- Caractérisation des scénarios pire cas
1
Présentation Modèles Cas distribué ApplicationsMonoprocesseur
PERSPECTIVESPERSPECTIVES
24
Ordonnancement- Précision de la borne / Complexité de calcul
- FP/FIFO* vs. FP/EDF*
Garanties proposées- Garanties probabilistes
- Garanties de type (m,k)-firm
- Cas général distribué
Network calculus- Intégration des résultats dans l’approche Network Calculus
- FP/DP* vs. FP/DP
- Caractérisation des scénarios pire cas
Conclusion